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Class的使用,构造方法,实例属性和实例方法,静态属性和静态方法,this和super关键字,类的继承
s6新增了一种定义对象实例的方法,Class(类)这个概念,作为对象的模板。class可以看作只是一个语法糖,通过class关键字,可以定义类。让对象原型的写法更加清晰、更像面向对象编程的语法。 一. Class的基本用法 1. constructor方法 1 //定义类 2 class Point ...
分类:其他好文   时间:2019-12-18 23:49:56    阅读次数:113
JS继承的几种方式
JS继承的六种方式 构造继承 通过使用call、apply方法可以在新创建的对象上执行构造函数,用父类的构造函数来增加子类的实例,以此实现继承。 具体实现: 优点:简单明了,直接继承超类构造函数的属性和方法 缺点:在子实例中会拷贝父类构造函数中的方法,当子类很多的时候,会增加内存的占用量,并且当实例 ...
分类:Web程序   时间:2019-12-18 21:52:12    阅读次数:106
写两个线程,一个线程打印1-52,另一个线程打印A-Z,打印顺序为12A34B56C......5152Z
题目: 写两个线程,一个线程打印1-52,另一个线程打印A-Z,打印顺序为12A34B56C......5152Z。要求用线程间的通信。 /** * 写两个线程,第一个线程打印1-52,第二个线程打印A-Z,打印结果为12A34B...5152Z */public class ThreadPrint ...
分类:编程语言   时间:2019-12-18 17:37:36    阅读次数:136
SST-超级简单任务调度器结构分析
SST(Super Simple Task) 是一个基于任务优先级、抢占式、事件驱动、RTC、单堆栈的超级简单任务调度器,它基于Rober Ward一篇论文的思想,Miro Samek用C重新编程实现的,它是QP中QK的的基本思想。 QK加上状态机事件处理的方法QEP,再加上任务的注册与事件的保存与 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-18 14:54:50    阅读次数:129
QK原理
QK是一个很小的抢占式微内核调度程序,它专用用QP中。 QK的思想源于SST,Miro Samek重写了自己前期编的SST(Super Simple Task)代码。 QK循环查询AO队列的状态表QK_readySet_,查找当前最高级的AO(活动对象,任务),分发最高级AO队列中的事件到相对应的A ...
分类:其他好文   时间:2019-12-18 14:28:42    阅读次数:91
Java的异常机制
什么是Java异常? Java中,根据错误性质将错误分为了两类:错误和异常。在java中,有一个类叫Throwable,是Java中所以错误和异常的父类,它有两个子类:一个是错误类 Error 一个是异常类 Exception 异常:程序中执行结果与预期结果不一致 异常有两种:编译器异常(Excep... ...
分类:编程语言   时间:2019-12-18 14:25:38    阅读次数:84
JavaScript语言对继承的使用
OOP语言都支持两个继承方式:接口继承和实现继承。在ECMAScript中支持实现继承,而且其实现继承主要是依靠原型链来实现的。 每个构造函数都有一个原型对象,原型对象都包含一个指向构造函数的指针,而实例都包含一个指向原型对象的内部指针。当我们让原型对象等于另一个类型的实例,那么就实现了继承。 fu ...
分类:编程语言   时间:2019-12-17 18:00:28    阅读次数:105
线程基本知识
线程的状态以及状态之间的切换 线程从创建到死亡有七个状态,分别是初始状态,准备运行,运行状态,阻塞状态,睡眠状态(超时等待状态),等待状态,死亡状态,关系如图所示: 线程的创建 实现线程的几种方式: 继承Thread类 实现Runnable接口 匿名内部类的方式 带返回值的线程 定时器 线程池实现 ...
分类:编程语言   时间:2019-12-15 22:02:22    阅读次数:137
超继承
class Father: def f1(self): print('hello')class Son(Father): def f1(self): super(Son, self).f1() # super格式:(子类,对象).重写的方法 print('world')obj = Son()obj. ...
分类:其他好文   时间:2019-12-15 16:55:28    阅读次数:81
【论文阅读】Second-order Attention Network for Single Image Super-Resolution
概要 近年来,深度卷积神经网络(CNNs)在单一图像超分辨率(SISR)中进行了广泛的探索,并获得了卓越的性能。但是,大多数现有的基于CNN的SISR方法主要聚焦于更宽或更深的体系结构设计上,而忽略了挖掘层间特征的内在相关性,从而阻碍了CNN的表示能力。为了解决这一问题,在本文中提出了一个二阶注意力 ...
分类:Web程序   时间:2019-12-15 12:41:00    阅读次数:276
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